《表3 改进的K-means聚类算法的聚类结果》

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《卡车与无人机联合配送模式下物流调度的优化研究》

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现设定相同的聚类数和初始聚类中心，采用改进的K-means聚类算法对表1客户聚类，结果如表3。第一类客户包含2、3、12、17、19、23、26和31，第二类包含6、7、8、13、22、25和27，第三类包含1、5、20、21、28和29，第四类包含4、14、16、18、24和30，第五类包含9、10、11和15，各聚类中心坐标分别为（26.38，4.88）、（10.14，23.71）、（26，19.17）、（14.5，8.5）和（2.75，14）。每类客户分布如图4所示，可见改进的K-means聚类算法能保证各客户到其配送点的距离不超过Dmax/2，因此无异常客户点。